双参数优先级递推式变采样周期调度算法

针对资源受限的网络控制系统,提出了一种基于双参数优先级的递推式变采样周期动态调度算法。计算控制回路的网络需求度和网络紧急度双参数,并以控制回路误差的绝对值建立二次平方根映射函数来确定双参数权重,实现对传感器优先级的调度。同时,综合分析控制回路性能递推动态调节各控制回路的采样周期,在保证控制系统的稳定的前提下完成调度调节。仿真表明该调度算法提高了网络控制系统的控制质量。     

基于SIRV病毒传播理论的装备保障网络级联失效分析

针对装备保障网络遭受敌方攻击时所显现出的复杂性现象,对比分析网络级联过程与病毒传播过程的相似性。在已有的负载容量级联故障传递模型基础上,融入了病毒免疫传播的过程,定义保障节点的4种不同状态,构建基于病毒免疫传播理论的装备保障网络级联传递模型,更好地再现了我方保障机构受到敌方实际打击和舆情攻击时的真实状况。通过仿真对比分析表明,在防御资源有限和时间迫切的情况时,优先考虑主动免疫策略,能够取得较好的抵御级联失效的效果,还可以辅助实施目标免疫策略,从而使装备保障网络具有较强的健壮性和较好的恢复能力。     

市场机制和政府调控下的产学研合作创新网络演化博弈仿真——以新能源汽车产业为例

以新能源汽车产学研合作创新网络为实证分析对象，运用网络演化博弈理论和仿真分析方法，剖析在市场机制和政府调控下，产学研合作创新网络中创新主体合作行为与网络结构在互动过程下的演化规律。研究结果表明：市场机制和政府调控对于创新主体维护合作行为和网络集聚都具有促进作用；创新主体合作行为与网络结构之间具有协同互动关系，并且市场机制和政府调控的作用越大，两者间协同互动作用越明显。在市场机制下，市场机制作用的增强会降低网络演化的速度；只有当市场机制作用超过一定阈值时，维护合作行为才会在创新主体间涌现出来。在政府调控下，创新主体对于政府调控较为敏感；当政府调控力度处于阈值水平时，不利于创新主体间合作关系的维持。     

考虑企业风险感知的R&D网络风险传播建模与仿真

考虑企业风险感知的基础上，借鉴传染病模型(SIS)思想，将企业状态分为未发生风险有感知、未发生风险无感知和发生风险有感知3种。在此基础上构建了R&D网络风险传播的模型，并进行了数理解析与仿真分析。结果表明：R&D网络风险传播存在稳定状态下的解，即风险传播阈值，该阈值是由企业的风险感知、风险恢复率以及企业间的合作紧密程度决定；考虑风险感知的R&D网络比未考虑风险感知的研发网络具有更高的鲁棒性；随着企业风险恢复概率的不断增大，风险在R&D网络的传播范围越小；企业的风险感知对风险传播速度与传播范围均具有负向影响。该研究成果对于提高R&D网络的抗风险能力具有重要意义。     

创新生态战略与创新效率关系：基于创新生态网络视角

基于创新生态系统理论，通过引入创新生态环境和创新生态位，构建一个有调节的中介效应模型，并基于长三角制造业企业调研数据，采用Bootstrap方法进行检验，探究创新生态战略通过创新生态网络对企业创新效率的作用机理。研究结果表明：创新生态战略对企业创新效率具有正向影响；创新生态网络在创新生态战略与企业创新效率关系中发挥中介作用；并且创新生态环境和创新生态位调节该中介效应。研究结果从创新生态网络视角构建了创新生态战略向企业创新效率转化的中间机制，丰富了创新生态系统理论研究。     

考虑公平关切的双渠道供应链垂直合作广告模型

针对制造商在分担线下零售商促销广告成本的同时还考虑参与网络零售平台合作广告计划的现实背景，运用Stackelberg博弈模型研究了双渠道供应链中的垂直合作广告问题。以单边垂直合作广告模型为基准，分别研究了双边垂直合作广告模型和考虑线下零售商公平关切的双渠道供应链合作广告模型。研究发现：网络零售平台的成本分担并不总是促进制造商全国性广告投入水平和整体利润的提升，当网络零售平台的分担比例较大时，制造商参与网络零售平台合作广告计划也有利于线下零售商利润的提升；线下零售商的公平关切行为特征会提升其促销广告的投入水平，但并不总能提升其感知公平效用；当制造商线下渠道的边际利润较大时，线下零售商过高程度的公平关切反而有利于制造商利润的提升。     

网络安全治理,东盟在路上

当今世界,网络安全问题热度不断上升,日益成为各个国家和地区重视的领域和彼此开展合作的重要内容,这在东盟内部也很明显。东盟是当今世界增长最快的互联网市场之一,预计到2025年其互联网经济规模将比2018年增长约6.5倍。但与此同时,东盟国家又是世界上网络安全问题比较严重的地区,网络犯罪、网络间谍、网络恐怖主义、黑客攻击事件层出不穷,其网络安全治理既需要凝聚东盟组织的内部合作,也需要加强对外部合作的借重。     

面向医疗大数据任务低时延需求的路径计算方案

针对云计算应用于医疗大数据处理时存在的通信高负荷及任务处理高时延的问题,提出一种面向低时延任务需求的路径计算方案。该方案首先将医疗大数据任务构建为由多个具有输入输出关系的子任务所组成的有向无环图;然后,设计了一种云雾网络架构,利用医院中的交换机、路由器等网络边缘设备组成雾计算层,在端到端的定向数据传输过程中利用雾节点的计算能力逐步完成医疗大数据任务计算。为将医疗大数据任务部署至医院网络,提出一种基于离散二值粒子群优化(BPSO)算法的任务映射策略,将有向无环图形式的大数据任务映射至医院雾网络拓扑图,为任务数据寻找合适的计算路径,并最小化医疗大数据任务处理时延。仿真结果表明,当数据量取5～10Mb时,应用路径计算方案的任务处理时延相比云计算可降低50%以上。     

多任务深度卷积网络的CT图像方向校正

针对医学电子计算机断层扫描(CT)图像方向校正问题,提出一种并行卷积回归(PCRN)多任务深度学习网络.通过侧旋角度正回归和翻转概率逻辑回归,求得校正参数来精准地校正图像.进一步,针对医学图像训练样本稀缺的情况,提出一种串行回归(SCRN)的深度学习架构,弥补并行卷积回归网络在小样本情况下校正精度不足的问题.实验结果表明:在样本充分,并行卷积回归网络和样本稀缺情况下,串行卷积回归网络对小角度偏转、大角度偏转和翻转的腹部CT图像校正结果都优于传统的配准方法.